为了处理深度扩散网络中的梯度消失问题，主要方法包括架构和训练调整，以维持梯度在网络中的流动。当反向传播的误差信号变得太小，无法更新深度模型中的早期层时，就会发生梯度消失，这在扩散模型中尤其成问题，因为它们具有迭代的多步骤特性。两个关键策略是使用残差连接和归一化技术。残差连接允许梯度通过跳跃连接绕过层，从而保持其幅度。例如，在扩散模型中，每个去噪步骤的神经网络通常采用残差块，确保即使是深度网络也可以有效地传播梯度。层归一化或批量归一化可以稳定层之间的激活，从而降低训练期间梯度缩小的风险。
另一个解决方案是修改损失函数或训练动态来解决梯度衰减问题。扩散模型通过预测每个时间步的噪声进行训练，但如果稍后的时间步主导了学习过程，梯度可能会消失。诸如损失加权（为早期时间步的梯度分配更高的权重）等技术可确保所有步骤之间的平衡更新。例如，一些实现使用余弦加权计划来优先考虑中间范围的时间步，其中去噪任务既不太简单也不太嘈杂。此外，渐进式训练，即模型首先学习处理较少的时间步，然后逐渐扩展到完整深度，有助于稳定初始学习。这种分阶段的方法可以防止网络在早期被复杂的依赖关系淹没。
最后，参数初始化和激活函数也起作用。初始化权重以避免饱和（例如，ReLU 层的 He 初始化）可确保梯度以可行的幅度开始。使用具有非零导数的激活函数，如 SiLU (Swish)，而不是 ReLU，有助于维持梯度流动。在扩散模型中，一些架构用结合激活路径的门控线性单元替换标准卷积，从而平衡非线性和梯度保持。通过结合这些方法——残差块、加权损失和仔细的初始化——开发人员可以有效地训练更深的扩散网络，而不会丢失梯度信号，从而使模型能够学习跨多个迭代步骤的复杂数据分布。